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title: "Ingressos no Serviço Público Federal"
author: "COINF"
output:
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    theme: paper
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```{r setup, include=FALSE}
# Load the data
library(tidyverse)
library(htmltools)
library(crosstalk)
library(plotly)


df_total <- read_csv("Y:/Teste/Marcelo/Cotas/df_total.csv", locale = locale(encoding = "ISO-8859-1"))
df_orgao <- read_csv("Y:/Teste/Marcelo/Cotas/df_orgao.csv", locale = locale(encoding = "ISO-8859-1"))
df_carreira <- read_csv("Y:/Teste/Marcelo/Cotas/df_carreira.csv", locale = locale(encoding = "ISO-8859-1")) |> 
  filter(!is.na(VAR_0183_CARREIRA ))

# Substituir todos os NA's por 0 
df_total[is.na(df_total)] <- 0
df_orgao[is.na(df_orgao)] <- 0
df_carreira[is.na(df_carreira)] <- 0


# tratar tabela total para ficar com as colunas que eu quero

df_total_orgao <- df_total |> 
  janitor::clean_names() |>
  dplyr::mutate( Total = qtd_cotas_nao +qtd_cotas_nao_informado + qtd_cotas_cota_pcd + qtd_cotas_cota_racial,
                 no_orgao_vinculacao = "Todos os Órgãos") |>
  # realocar a coluna no_orgao_vinculacao para a segunda posição
  dplyr::relocate(no_orgao_vinculacao, .after = ano)|>
  dplyr::select(-name) |> 
  dplyr::arrange(ano) |> 
  # alterar as colunas que iniciam com perc_ para arrendondar para 2 casas decimais
  dplyr::mutate(across(starts_with("perc_"), ~  round(.x, 2)))
  #dplyr::mutate(across(starts_with("perc_"), ~ formattable::percent(.x/100, digits = 2)))

df_total_carreira <- df_total |> 
  janitor::clean_names() |>
  dplyr::mutate( Total = qtd_cotas_nao +qtd_cotas_nao_informado + qtd_cotas_cota_pcd + qtd_cotas_cota_racial,
                 var_0183_carreira = "Todas as Carreiras") |>
  # realocar a coluna var_0183_carreira para a segunda posição
  dplyr::relocate(var_0183_carreira, .after = ano)|>
  dplyr::select(-name) |> 
  dplyr::arrange(ano) |> 
  # alterar as colunas que iniciam com perc_ para arrendondar para 2 casas decimais
   dplyr::mutate(across(starts_with("perc_"), ~  round(.x, 2)))
  #dplyr::mutate(across(starts_with("perc_"), ~ formattable::percent(.x/100, digits = 2)))


# tratar tabela orgao para ficar com as colunas que eu quero

df_orgao <- df_orgao |> 
  janitor::clean_names() |>
  dplyr::mutate( Total = qtd_cotas_nao +qtd_cotas_nao_informado + qtd_cotas_cota_pcd + qtd_cotas_cota_racial ) |>
  dplyr::select(-name) |> 
  dplyr::arrange(ano) |> 
  # alterar as colunas que iniciam com perc_ para arrendondar para 2 casas decimais
   dplyr::mutate(across(starts_with("perc_"), ~  round(.x, 2)))
  #dplyr::mutate(across(starts_with("perc_"), ~ formattable::percent(.x/100, digits = 2))) 

# tratamento da tabela carreira para ficar com as colunas que eu quero

df_carreira <- df_carreira |> 
  janitor::clean_names() |>
  dplyr::mutate( Total = qtd_cotas_nao +qtd_cotas_nao_informado + qtd_cotas_cota_pcd + qtd_cotas_cota_racial ) |>
  dplyr::select(-name) |> 
  dplyr::arrange(ano) |> 
  # alterar as colunas que iniciam com perc_ para arrendondar para 2 casas decimais
   dplyr::mutate(across(starts_with("perc_"), ~  round(.x, 2)))
  #dplyr::mutate(across(starts_with("perc_"), ~ formattable::percent(.x/100, digits = 2)))


  
  
```

Ingresso no Serviço Público {data-icon="ion-stats-bars"}
=====================================  

Column 
-------------------------------------

### Por Órgão

```{r filters}
# empilhar df_total e df_orgao

df_completo <- rbind(df_total_orgao, df_orgao)



# Criar um SharedData para a base agregada
shared_agg_df <- SharedData$new(df_completo, key = ~no_orgao_vinculacao, group = "CategoryFilter")

# Criar um filtro de seleção para as categorias
filter_select <- filter_select(
  id = "category_selector",
  label = "Selecione o Órgão",
  sharedData = shared_agg_df,
  group = ~no_orgao_vinculacao,
  multiple = FALSE, allLevels = TRUE
)

# Criar o gráfico combinado de barras e linhas por mês e ano
combined_plot <- plot_ly(shared_agg_df) %>%
  add_bars(x = ~interaction(ano), y = ~Total, name = 'Ingressos', color = I("blue")) %>%
  add_lines(x = ~interaction(ano), y = ~perc_cotas_cota_racial, name = '% Cota Racial', yaxis = 'y2', line = list(color = "red")) %>%
  layout(
    title = "Total de Ingressos e Percentual de Cota Racial por Ano",
    xaxis = list(title = "Ano de Ingresso"),
    yaxis = list(title = 'Total de Ingressos '),
    yaxis2 = list(title = 'Percentual de Cota Racial', overlaying = 'y', side = 'right', range = c(0, 100))
  )



# Layout com o filtro e a remoção da opção "All"
filter_layout <- bscols(
  widths = c(3, 9),
  filter_select,
  combined_plot
)

# Exibir o layout com o filtro
browsable(filter_layout)
```

### Por Carreira
    
```{r datatable}
# empilhar df_total e df_carreira

df_completo <- rbind(df_total_carreira, df_carreira)



# Criar um SharedData para a base agregada
shared_agg_df_Carreira <- SharedData$new(df_completo, key = ~var_0183_carreira, group = "CategoryFilter_carreira")

# Criar um filtro de seleção para as categorias
filter_select_carreira <- filter_select(
  id = "category_selector_carreira",
  label = "Selecione a carreira",
  sharedData = shared_agg_df_Carreira,
  group = ~var_0183_carreira, 
  multiple = FALSE, allLevels = TRUE
)

# Criar o gráfico combinado de barras e linhas por mês e ano
combined_plot_carreira <- plot_ly(shared_agg_df_Carreira) %>%
  add_bars(x = ~interaction(ano), y = ~Total, name = 'Ingressos', color = I("blue")) %>%
  add_lines(x = ~interaction(ano), y = ~perc_cotas_cota_racial, name = '% Cota Racial', yaxis = 'y2', line = list(color = "red")) %>%
  layout(
    title = "Total de Ingressos e Percentual de Cota Racial por Ano",
    xaxis = list(title = "Ano de Ingresso"),
    yaxis = list(title = 'Total de Ingressos '),
    yaxis2 = list(title = 'Percentual de Cota Racial', overlaying = 'y', side = 'right', range = c(0, 100))
  )



# Layout com o filtro e a remoção da opção "All"
filter_layout_carreira <- bscols(
  widths = c(3, 9),
  filter_select_carreira,
  combined_plot_carreira
)

# Exibir o layout com o filtro
browsable(filter_layout_carreira)
```

```{js}
function filter_default() {
    document.getElementById("category_selector").getElementsByClassName("selectized") 
[0].selectize.setValue("Todos os Órgãos", false);
    document.getElementById("category_selector_carreira").getElementsByClassName("selectized") 
[0].selectize.setValue("Todas as Carreiras", false);
    
 }
window.onload = filter_default;
```

Informações Gerais {data-orientation=rows data-icon="fa-info-circle"}
===================================== 


### Teste